2022 Excellence in Refereeing
Notice bibliographique
Résumé
The Journal of Accounting Research is proud to recognize our top referees of the previous calendar year. The senior editors selected those named below for their “2022 Excellence in Refereeing” based on the quality and the number of reviews they had performed for the journal during the 2022 calendar year. We thank the referees for their invaluable services to the journal. Jannis Bischof, University of Mannheim Matthew Bloomfield, University of Pennsylvania Pietro Bonetti, IESE Business School Thomas Bourveau, Columbia University Mark Bradshaw, Boston College Matthias Breuer, Columbia University Jung Ho Choi, Stanford University Yiwei Dou, New York University Raphael Duguay, Yale University Travis Dyer, Brigham Young University Henry Eyring, Duke University Fabrizio Ferri, University of Miami Henry Friedman, University of California, Los Angeles Stephen Glaeser, University of North Carolina João Granja, University of Chicago Nicholas Guest, Cornell University Steven Kachelmeier, University of Texas, Austin John Kepler, Stanford University Sehwa Kim, Columbia University Ranjani Krishnan, Michigan State University Lian Fen Lee, Boston College Miao Liu, Boston College Yao Lu, Cornell University Daniele Macciocchi, University of Miami Charles McClure, University of Chicago Mihir Mehta, University of Michigan Maximilian Muhn, University of Chicago James Omartian, University of Michigan Gaizka Ormazabal, IESE Business School Hong Qu, Kennesaw State University Thomas Rauter, University of Chicago Delphine Samuels, University of Chicago Timothy Shields, Chapman University Nemit Shroff, MIT Lorien Stice-Lawrence, University of Southern California Stephen Stubben, University of Utah Andrew Sutherland, MIT Sorabh Tomar, Southern Methodist University Rahul Vashishtha, Duke University Felix Vetter, University of Mannheim Dushyantkumar Vyas, University of Toronto Charles Wang, Harvard Business School Clare Wang, University of Colorado, Boulder Edward Watts, Yale University TJ Wong, University of Southern California Gaoqing Zhang, University of Minnesota Frank Zhou, University of Pennsylvania Christina Zhu, University of Pennsylvania Luo Zuo, Cornell University
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,098 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,037 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,059 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».